• International Journal of Quality Innovation
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• 제9권1호
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• pp.1-21
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• 2008

A Purpose. As organizations become more team oriented, research on teams continues to increase especially involving how teams contribute to organizational performance and effectiveness. Although there has been existing research on Kaizen teams in the private sector, very little research has included Kaizen teams in the public sector. In this paper, we present a method to study Kaizen teams in a local Spanish government that have been using Kaizen teams for more than ten years. Design/methodology/approach. Quantitative research was adopted for this study. Twenty teams participated in the study by filling out the Team Learning and Development Inventory (TLI) proposed by Lingham (2004). In addition, we interviewed members of the teams in order to clarify and assure our quantitative results. Findings Based on the findings, we propose that Kaizen teams should practice both Continuous (CI) and Process Improvements (PI) in their projects. We also propose that Kaizen teams should not be teams skilled only at developing better improvement processes (both CI and PI) for the organization but that such teams should also be skilled at engaging in team development using both CI and PI processes internally-a Kaizen within Kaizen teams approach. Research limitations. Its based in one case study. However, it is working paper and the research project still is developing. Practical Implications (if possible). Serve as a guide to practitioners (Public managers) who desire to understand how their Kaizen teams involves both internal (conversational spaces) and external (methodology) perspectives that would contribute to both team and organizational effectiveness. In this paper, we focus on the Internal Processes (both CI and PI) using the TLI as an effective method for Kaizen teams to engage in the Kaizen process. Originality/value. This study is one of the first to look at team's performance using Team Learning and Development Inventory in Spain's public sector. It is also the first to mention about the relationship of the team's performance and the implementation of process improvement methodologies in Spain local government environment.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.27-65
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• 2020

많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다. 예를 들어, 구글의 TensorFlow, 페이스북의 PyTorch, 마이크로소프트의 CNTK 등 여러 기업들은 자신들의 인공지능 기술들을 공개하고 있다. 이처럼 대중에게 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 공개함으로써 개발자 커뮤니티와의 관계와 인공지능 생태계를 강화하고, 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들 또한 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어진 데 반해, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 사례연구를 통해 해당 프레임워크의 도입 전략을 도출하고자 한다. 기술-조직-환경 프레임워크를 기반으로 기존의 오픈 소스 소프트웨어 도입과 관련된 연구들을 리뷰하고, 이를 바탕으로 두 기업의 성공 사례와 한 기업의 실패 사례를 포함한 총 3 가지 기업의 도입 사례 분석을 통해 딥러닝 프레임워크 도입을 위한 중요한 5가지 성공 요인을 도출하였다: 팀 내 개발자의 지식과 전문성, 하드웨어(GPU) 환경, 데이터 전사 협력 체계, 딥러닝 프레임워크 플랫폼, 딥러닝 프레임워크 도구 서비스. 그리고 도출한 성공 요인을 실현하기 위한 딥러닝 프레임워크의 단계적 도입 전략을 제안하였다: 프로젝트 문제 정의, 딥러닝 방법론이 적합한 기법인지 확인, 딥러닝 프레임워크가 적합한 도구인지 확인, 기업의 딥러닝 프레임워크 사용, 기업의 딥러닝 프레임워크 확산. 본 연구를 통해 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권46호
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• pp.1-22
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• 2017

정보통신기술의 빠른 발전과 디지털콘텐츠 산업의 확대로 인해 관련 실용학문분야는 교육의 내용과 환경에서 새로운 패러다임이 요구되고 있다. 특히, 디지털콘텐츠 산업의 핵심 분야인 애니메이션 교육은 창의와 융합 그리고 실무교육이 중시되며 교육 내용과 방법에서 많은 개선이 시도되었다. 하지만, 기존 컴퓨터실 형태의 획일적 교육 공간은 애니메이션 교육특성을 충분히 반영하지 못하고 있는 실정이다. 이에, 본 연구는 애니메이션 분야 직무 역량과 애니메이션 프로젝트 제작의 특성이 반영된 효율적인 실습교육 공간 구성을 제안하고자 한다. 이를 위한 연구의 전개는 첫째, 기존의 애니메이션 교육공간의 한계점에 대해 사례를 통해 분석하고, 그 문제점을 도출한다. 또한, Pre-production, Main-production, Post-production의 세 단계로 구성된 애니메이션 제작의 작업적 특성과 순차적 업무에 따른 여섯 개 세부 직무의 역량에 대해 고찰한다. 둘째, 애니메이션 제작공간의 구성을 파악하기 위해 공간구문론을 차용한 6가지 공간 유형에 대해 고찰한다. 셋째, 애니메이션 제작특성, 세부직무역량 요소, 6가지 공간 유형을 분석 툴로 하여, 애니메이션 제작 스튜디오인 Walt Disney의 작업환경과 공간구성에 대해 사례분석을 진행한다. 다섯째, 문헌연구와 사례연구의 결과를 연계적으로 분석하여 애니메이션 프로젝트 진행을 위한 효과적인 교육 공간 구성의 특성을 도출한다. 본 연구를 통해 프로젝트 실무와 직무역량요소의 특성이 반영된 교육 공간 구성을 제시하는데 의의가 있으리라 사료된다. 또한, 본 사례분석을 통해 애니메이션 교육공간 구성을 일반화 하는데 한계가 있으나, 기존과 차별화된 프로젝트 교육 공간구성을 위한 참고자료로 활용가치가 있으리라 기대한다.

• 교육녹색환경연구
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• 제21권2호
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• pp.11-24
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• 2022

본 연구는 학생중심의 다양한 교수학습방법을 운영하기 위한 교과교실 환경을 도출하기 위한 연구로서 다음과 같은 결과를 도출하였다. 첫째, 각 교과목별 장기 및 단기 프로젝트수업의 유형 구분 없이 대부분 강의, 토론과 협의, 자료 검색, 보고서 작성, 발표, 작품전시, 기타 등이 공통적으로 도출되었다. 특히 다양한 수업이 동일 시간대 운영 될 필요성이 제시되어 단위 교과교실 내 통합 교수학습운영 환경이 필요함을 알 수 있었다. 둘째, 실습교과의 특성상 하나의 주제수업을 진행하기 위해 강의 및 토론 수업 등과 함께 동시에 실습수업이 연계된다는 점을 고려하면 실습교육과 동시에 강의 등 다양한 수업이 동시에 이루어질 수 있는 전문 교과교실 체계로 전환이 필요한 것으로 판단된다. 셋째, 미래 다양한 수업 유형의 실현을 위한 교과교실 공간크기의 적정성을 파악한 결과 특히 실습교실의 공간 크기는 이론수업용 모둠교구 배치 영역과 함께 실습전용 공간 및 작품 전시 영역 등을 포함한 공간 규모가 확장되어야 함을 알 수 있다. 이와 같은 연구 결과를 토대로 미래 교수학습 수업운영을 위한 공간 환경으로는 교과공용교실제를 기본으로 학생수 규모 및 수업 비중에 따라 강의전담실, 토론 및 발표 전담실, 프로젝트학습실 등 전문 교과교실을 확보하는 것이 학생 중심의 교수학습방법의 다양한 운영을 실현 할 수 있을 것으로 파악된다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제18권1호
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• pp.146-153
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• 2022

연구목적: 국내 항만시설의 경우 사용년수가 오래된 항만구조물은 선박의 대형화 및 사용빈도 증가, 기후변화에 따른 자연재해의 영향 등으로 안전과 기능적 측면에서 상당히 많은 문제가 있다. 항만시설의 유지관리 이력 데이터를 기반으로 시설 노후화 패턴을 예측 할 수 있는 근사모델 개발을 위하여 빅데이터 분석 방법을 연구하였다. 연구방법: 본 연구에서는 케이슨식 안벽에 유지관리 데이터 수집하여 빅데이터를 바탕으로 시설물의 노후화 패턴 및 성능저하를 확인하기 위한 예측모델을 도출하였다. 가우시안 프로세스(GP)과 선형보간(SLPT) 기법을 통하여 생성된 상태기반 노후도 패턴 예측모델을 제안하고 유효성 검토를 통해 빅데이터 적용에 적합한 모델을 비교하고 제안하였다. 연구결과: 제안된 기법을 검토한 결과 SLPT기법은 RMSE 및 는 0.9215와 0.0648로 SLPT기법의 예측모델이 보다 더 적합한 것으로 검토 되었다. 결론: 이러한 연구를 통해 빅데이터 기반 시설물 성능저하 예측 연구는 유지관리를 위환 의사결정에서 중요한 체계가 될 것으로 기대된다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제17권2호
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• pp.254-265
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• 2021

연구목적: 국내 항만시설의 진단을 통한 성능 및 안전에 대한 점검과 진단을 20년 넘게 진행되었지만 그 진단 이력과 결과를 활용한 중장기적인 시설개선과 성능개선을 위한 발전전략이나 방향이 현실적으로 작동하지 않고 있다. 특히, 사용년수가 오래된 항만구조물의 경우, 선박의 대형화와 사용빈도 증가, 기후변화로 인한 자연재해의 영향 등으로 안전성능과 기능적 면에서 상당히 많은 문제점을 내포하고 있다. 연구방법: 본 연구에서는 중력식 안벽에 대한 부재수준의 유지관리 이력 데이터를 수집하여 이를 빅데이터로써 정의하고 해당 데이터를 바탕으로 프로젝트 수준의 시설물의 노후화 패턴 및 열화를 추정하기 위한 예측근사모델을 도출하였다. 특히 GP 및 SGP 기법의 머신러닝 알고리즘을 통하여 생성된 상태기반 노후도 패턴 및 열화 근사모델에 대한 유효성 검토를 통해 빅데이터 활용에 적합한 모델을 상호비교하고 제안하였다. 연구결과: 제안된 기법의 적합성을 검토한 결과 GP기법은 RMSE 및 R²는 0.9854와 0.0721, SGP기법은 0.7246과 0.2518로 GP기법을 적용한 예측모델이 적합한 것으로 검토 되었다. 결론: 머신러닝 기법을 통해 이러한 연구는 향후 항만시설 데이터취합이 지속적으로 이루어진다면 향후 항만시설 투자의사결정에 중요한 역할을 할 것으로 기대한다.

• 한국농촌건축학회논문집
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• 제13권1호
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• pp.55-62
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• 2011

The purpose of this study is to clarify the actual condition of real certification schools of environment-friendly architecture per ecological environment elements through extracting ecological environment elements which is possible to analyze in quantity certification standards of environment friendly architecture. As the method of this study, firstly, certification as an examination on certification system of environment-friendly architecture, summary of certification system of environment-friendly architecture and eco-school pilot model project, ecological environment elements which is possible for quantitative analysis of ecological environment certification standards were extracted. Secondly, actual condition of ecological environment elements per school grade by collecting actual data of certification schools environment-friendly architecture were analyzed. The average of ecological area ratio was 24.5 percent in case of this certification regardless of school grade and region and it was analyzed that the natural based green area ratio was 22.9 percent, bio-tope area ratio was 0.60 percent and ecological learning places area ratio was 0.39 percent.

• 한국농촌건축학회논문집
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• 제12권4호
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• pp.69-76
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• 2010

The purpose of this study is to clarify the actual condition of real certification schools of environment-friendly architecture per ecological environment elements through extracting ecological environment elements which is possible to analyze in quantity certification standards of environment friendly architecture. As the method of this study, firstly, certification as an examination on certification system of environment-friendly architecture, summary of certification system of environment-friendly architecture and eco-school pilot model project, ecological environment elements which is possible for quantitative analysis of ecological environment certification standards were extracted. Secondly, actual condition of ecological environment elements per school grade by collecting actual data of certification schools environment-friendly architecture were analyzed. The average of ecological area ratio was 23.3 percent in case of this certification regardless of school grade and region and it was analyzed that the natural based green area ratio was 20.6 percent, bio-tope area ratio was 0.73 percent and ecological learning places area ratio was 0.43 percent.

• 과학교육연구지
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• 제41권1호
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• pp.80-97
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• 2017

본 연구의 목적은 초등학교 과학의 생물과 환경 단원에서 백워드 디자인의 적용 효과를 알아보는 데 있다. 백워드 디자인은 학습의 결과를 먼저 명료화한 후, 이것을 토대로 수업 방법과 교수 요목을 결정하는 것이다. 이 방법은 교육 내용-평가-학습 활동 사이의 일관성을 유지할 수 있고 학생들의 진정한 이해를 도울 수 있는 장점이 있다. 본 연구 대상은 초등학교 6학년 78명이며, 이 모델 적용에 따른 효과를 알아보기 위해 학생들이 수행한 프로젝트 자료, 과학 학습 정서 검사, 학업 성취도 검사 자료가 수집되었다. 수집된 자료는 SPSS 23 통계 패키지로 t-test와 ANCOVA 검증이 이루어졌다. 연구의 결론은 다음과 같다. 첫째, 백워드 디자인을 적용한 실험 집단에서 학생들이 2가지 프로젝트를 수행한 결과물을 분석한 결과 과학의 내용에 대해서는 비교적 정확하게 이해하고 있었으나 창의적인 산출물을 만들어내지는 못함을 알 수 있었다. 둘째, 백워드 디자인에 따라 수업을 하여도 과학 학습정서 부문의 성취가 유의미하게 향상되지는 않음을 알 수 있었다. 셋째, 백워드 디자인에 의해 학생들의 학업 성취도는 유의미한 향상을 보였다.

• 센서학회지
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• 제22권2호
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• pp.162-173
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• 2013

The purpose of this paper is to classify VOC gases by emulating the characteristics found in biological olfaction. For this purpose, we propose new signal processing method based a polymeric chemical sensor array consisting of 4096 sensors which is created by NEUROCHEM project. To remove unstable sensors generated in the manufacturing process of very large scaled chemical sensor array, we used discrete wavelet transformation and cosine similarity. And, to remove the supernumerary redundancy, we proposed the method of selecting candidates of representative sensor representing sensors with similar features by Fuzzy c-means algorithm. In addition, we proposed an improved algorithm for selecting representative sensors among candidates of representative sensors to better enhance classification ability. However, Classification for very large scaled sensor array has a great deal of time in process of learning because many sensors are used for learning though a redundancy is removed. Throughout experimental trials for classification, we confirmed the proposed method have an outstanding classification ability, at transient state as well as steady state.